关键词： 智能视频分析   三维场景   虚拟现实   水电站  

摘要： 通过虚拟现实技术实现水电站逼真的三维场景,在三维虚拟交互平台上直观、形象地管理所有的监控设备;智能视频分析技术则对一路或多路视频监控内容进行"理解"和"分析",然后进行特征匹配,对符合预置预警条件的事件采取声、光、电等多种方式向监控人员进行告警,并自动进行现场录像。

关键词： 智能视频分析   抛物检测   运动能量图   运动历史图   特征提取  

摘要： 抛物(如手雷与炸弹等)一般是快速运动的小目标,信噪比极低,通常的目标检测算法失效.针对周界视频监控的特殊应用需求,提出抛物检测与识别算法.首先使用相隔8帧做差法,检测每帧图像中的抛物目标;然后利用改进型Hough变换从运动能量图像中提取目标轨迹的形状特征,通过分析运动历史图像的时间标签,获取目标的运动特征;最后使用树形分类器识别抛物.该算法避免了"先跟踪后识别"算法中的目标匹配过程,极大减少了计算量,而且在噪声环境中,具有很强的鲁棒性.实验结果表明,对于CIF格式的视频,在60 m范围内对包括网球在内的抛物,该算法检测率超过92%.

关键词： 安防系统   视频分析   机场   技术   智能   9.11事件   取证  

摘要： 9．11事件后．机场保安日益受到重视。然而，目前机场安防系统仍处在传统的只能”监”．不能“控”的被动状态．即只能事发后取证，无法起到预防、预警作用。

关键词： 智能视频   体育信息化   体育场馆   数字视频  

摘要： 智能视频分析系统是现代视频发展的一个重点,随着计算机技术的发展和视频技术的逐渐进步,智能视频分析系统有着广阔的发展空间。体育场馆是体育比赛的一个重要单元,智能视频分析系统在体育场馆应用的研究具有一定的意义。

关键词： 网络智能视频监控   智能视频   视频内容分析.  

摘要： 本文概述了网络智能视频监控(NIVS)、视频内容分析(VCA)技术的概念、NIVS的网络结构及应用。讨论了网络视频监控中VCA的工作机制,包括VCA系统结构、VCA软件框架、VCA算法模块、VCA分析过程。

关键词： 图像识别   视频分析   嵌入式系统   芯片设计  

摘要： 随着视频处理技术和模式识别的快速发展，视频分析系统在工业、商业、交通、安全等众多领域得到了广泛的应用，特别是智能视频分析系统应用前景广阔，已经成为了研究的热点。传统的视频分析系统通常基于PC机或者视频服务器，它存在高成本、高功耗、体积大、应用受限等缺点，采用低成本、低功耗、体积小、应用灵活的嵌入式系统成为了视频分析系统的发展趋势。本文提出一种基于。TMS320DM6446的嵌入式智能视频分析系统设计方案，该系统采用Linux操作系统，可以植入多种应用软件，并可根据需要由用户通过多种方式配置系统执行的功能。该系统具有多种通信接口，它可对采集的视频进行处理分析，如发现与预设算法规则不符则产生分析结果，该系统支持本地报警输出和视频输出，同时可以通过以太网传输视频和报警信息到远程PC机。总之，该系统功能多样、应用灵活、易于扩展，可以满足智能视频分析在工业、商业、安防等领域的不同需求，具有较高的应用价值。\n 本文在开展大量研究工作的基础上，完成了该系统的硬件平台的设计；针对智能视频分析系统是典型的高速系统，本文研究了高速电路PCB设计的相关内容，并对本文设计的PCB做了仿真分析，仿真实验结果表明，本系统PCB的性能良好。主要工作有：⑴针对智能视频分析系统的应用需求，提出了一种基于嵌入式系统的智能视频分析系统的设计方案，对该系统进行了总体功能设计，并提出了具体设计目标；⑵采用模块化的设计方法，以处理器为核心，设计了各个功能模块，利用Arium ***6．9软件完成了相关模块的原理图绘制，实现了本系统的硬件平台设计；⑶研究了高速电路PCB设计的相关内容，并结合本系统PCB设计中的板层设计、布局设计、布线设计、过孔与焊盘设计、抗干扰设计等关键内容提出了具体设计方法；⑷针对高速PCB设计中的信号完整和电磁兼容性问题，研究了它们产生的原因并提出了相应的解决办法，利用HyperLynx仿真工具对本文设计的PCB的关键信号网络分别做了基于原理图的和基于PCB的信号完整性和电磁兼容性仿真分析，实践证明，仿真分析可以缩短系统硬件的开发周期。

关键词： 智能视频分析   安防系统   人工智能   图像视频处理  

摘要： 近年来，国内外社会和个人安全问题日益突出，为了保障公共安全，防范恐怖袭击，维护个人生命财产安全，各种安防产品逐渐成为各国政府、机构和个人青睐的产品。视频监控系统作为其中的代表，得到了广泛的应用。据《2008-2010年中国视频监控市场深度调研与投资前景分析报告》统计和分析，2005年全球网络摄像终端市场规模高达4.21亿美元，从2006年开始到未来几年内，该市场年增长率将达到70％。2006年1月8日，国务院发布的《国家突发公共事件总体应急预案》进一步拉动了国内安防市场的持续增长，使之成为一个具有高增长性的市场。随着视频监控系统在安防领域的大规模应用，越来越多的局限性和弱点也逐渐暴露出来，而智能化视频监控系统的出现较好地解决了这一问题，智能视频分析技术是计算机视觉和安防监控领域近年来新兴的一个研究和发展方向。它的主要研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容进行描述、理解和分析，并能根据分析的结果对视频监控系统进行控制，从而使传统的视频监控系统具有较高层次的智能化水平，大大降低了值班人员的工作强度，同时也提高了系统的利用率。它的主要研究内容包括：监控视频运动图像的提取、对象的描述、对象的跟踪、对象的识别和对象的行为分析等。智能视频监控技术可以广泛应用于公共安全监控、医疗看护、交通管理等众多的传统安防领域，具有深刻的理论价值和广泛的应用前景。\n 本文致力于智能视频分析技术在安防系统中的具体应用研究，主要内容包括以下几个方面：\n 1、分析了安防系统在各行业中的当前应用状况及传统视频监控技术存在的缺陷；\n 2、介绍智能视频分析技术的特点、用途及如何解决传统视频监控领域遇到的缺陷和问题；\n 3、介绍智能视频分析技术的原理；\n 4、结合一个具体的安防项目来分析智能视频分析技术的具体应用：包括方案介绍、程序的配置、调试过程及使用效果，同时总结应用中需要注意的问题；\n 5、展望智能视频分析技术在安防系统中的未来发展前景。

关键词： 智能视频分析   周界防范   门岗  

摘要： 简要介绍了传统周界防范方式和智能视频分析技术情况,以政府机关为例介绍了智能视频分析技术在门岗和周界防范系统中的应用。

关键词： 火灾智能检测   智能视频分析   动态特征   颜色特征信息  

摘要： 长期以来，森林火灾检测一直都是世界范围内的一个重要研究课题，对于保护地球环境及人类安全都有着重要意义。相对于传统的传感式火灾探测器，基于智能视频分析的火灾监测技术具有更大的优势。它不仅可以在大空间、多粉尘、高湿度的环境中使用，而且可以提供直观的、丰富的火灾信息，对于森林这样的复杂大空间场景尤为适用。这种基于视频监控的火灾检测技术已经成为主流的研究方向。本文针对现有的火灾监控算法，分析了不同算法各个环节的优点和不足，构建了一套基于视频的火灾智能检测算法，大大提高了火灾检测的有效性。\n 本文分别详细研究了从摄像机中获得的火焰视频图像的静态和动态特征。首先通过分析火焰的各种静态特征，选取最有效的颜色特征信息作为初始检测特征。从实时高效的角度出发，本文提出一种基于RGB空间的火焰颜色提取算法，并针对遗漏的火焰点，应用了目标重建的方法。通过颜色特征提取后，初始候选火焰区域被分割了出来。\n 为了提高火焰检测的准确性，必须要把动态特征与静态特征信息融合到一起考虑。传统的动态特征分析侧重于分别提取火焰的面积变化、质心变化、圆度和尖角个数变化等信息，以及利用一些分类方法（例如BP神经网络、SVM等）来检测是否存在火灾。这种方法一般计算复杂度都很高，不利于实时视频监测。为了降低复杂度，本文提出了一种基于动态纹理特征分析的图像型火灾检测算法，即综合利用线性动力系统及动态纹理识别方法来检测火灾。通过对由CCD摄像机拍摄的视频图像，建立线性动力系统模型，分析其动态纹理特征，最后利用Adaboost分类器判断火灾是否存在。\n 在对不同环境中（尤其是大范围大空间场合，例如森林）的大量视频进行实验测试后，实验结果表明，本文提出火灾检测算法能够去除由静态特征分析产生的非火焰干扰物，可达到95%的检测准确率，并且在一定程度上比其他动态特征分析方法效率要高。该方法可以在森林等大空间复杂环境下使用，具有较好的应用前景。这种基于视频图像分析的检测方法能够及时给出火灾蔓延状况，为灭火和火灾事故分析提供了有利条件。

关键词： 通用并行计算技术   智能视频分析算法   混合高斯模型   虚拟自动取款机  

摘要： 智能视频分析算法已经越来越广泛的应用于各个领域,比如交通控制、安全监控和娱乐等领域,并且取得了一定的效果。但是随着数据量的增加,智能视频分析算法在面对海量数据时无法保证实时的计算,这使系统无法承载更多的功能,限制了其应用场景。\n 虽然CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术在最近几年才兴起,但是它已经有了快速的发展,并且已经有很多的应用实例,特别是在娱乐和医学领域。由于GPU价格低廉,已经有越来越多的个人电脑安装有独立GPU。\n 基于上述原因,本文围绕如何利用CUDA技术对智能视频分析算法进行加速展开研究,并将研究结果应用在实际项目中,主要的工作和贡献有:\n ●详细分析了CUDA技术特点和智能视频分析算法特点,并在此基础上归纳得到CUDA技术加速框架和若干条通用性方法。\n ●运用CUDA技术通用性方法给混合高斯模型加速,加速后的混合高斯模型是加速前的30倍以上,效果明显,证明了通用性加速方法的有效性。\n ●运用CUDA技术通用性方法给HLSIFT算法加速,取得了20倍以上的加速比,具有良好的效果,验证了通用性加速方法的有效性。\n ●将加速后的HLSIFT算法应用于银行虚拟自动取款机项目中。它不仅证明了CUDA技术在实际项目中的有效性,还扩展了智能视频分析算法的应用领域,并且为银行卡密码保护问题提供了新的思路和一种解决途径。\n 本文不仅在研究上取得了一定的进展,而且将研究结果应用在实际项目中,具有一定的应用价值。